要点
【目次】
【関連情報】
先人に感謝
GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.
【サイト内の関連ページ】
Build Tools for Visual Studio 2019(ビルドツール for Visual Studio 2019)もしくはVisual Studio 2019 を,前もってインストールしておく.
Windows での Visual Studio 2019 のインストール: 別ページで説明している.
Build Tools for Visual Studio 2019(ビルドツール for Visual Studio 2019) のインストール: 別ページで説明している.
Windows のスタートメニューで「設定」,「アプリ」と操作して,「NVIDIA ・・・」を削除
hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる.
あとで、NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするので、そのときに、NVIDIA ドライバもインストールすることにする.次へ進む.
但し, NVIDIA CUDA ツールキットの古いバージョンを使う場合には,次のページから,最新のNVIDIA ドライバをダウンロードして,インストールする.
NVIDIA ドライバのダウンロードページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
次のページからダウンロードし,インストールする.
NVIDIA CUDA ツールキットのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN のダウンロードのため,利用者本人が,電子メールアドレス,表示名,パスワード,生年月日を登録.利用条件等に合意.
「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」が C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 の場合には,次のように設定する.
管理者として実行した コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行.
call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\", \"Machine\")"
Windowsのコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行.エラーメッセージが出ないことを確認.
where cudnn64_8.dll
Windows での Python 3.10 のインストール,pip と setuptools の更新: 別ページで説明している.
Python の公式ページ: http://www.python.org/
Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:
Python 3.8, 3.7, 3.6, 3.5 のいずれかが必要 (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#files)
ここでは,Python 3.8 を使う.
py -3.8 -m pip install -U pip setuptools py -3.8 -m pip install -U chainer
py -3.8 -m pip show chainer
※ git を使いたいので、 Git のインストールが終わっていること.
【外部へのリンク】 https://github.com/chainer/chainer
py -3.8 -m pip install -U matplotlib cd %LOCALAPPDATA% rmdir /s /q chainer del pax_global_header git clone https://github.com/chainer/chainer.git
https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.
GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する
「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの
cd %LOCALAPPDATA%\chainer py -3.8 examples/mnist/train_mnist.py -g -1
学習が行われる。終了までしばらく待つ。
乱数を使うので毎回違う結果が表示される
エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする
py -3.8 -m pip install "cupy-cuda110>=7.7.0,<8.0.0"
py -3.8 -m pip show cupy-cuda110
https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる.
cd %LOCALAPPDATA% py -3.8 chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0
学習が行われる。終了までしばらく待つ。
※ 乱数を使うので毎回違う結果が表示される
エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする